39.27 동역학 모델의 모델 기반 제어 응용

39.27 동역학 모델의 모델 기반 제어 응용

정확한 동역학 모델이 모델 기반 제어(model-based control)의 기반이다. 모델의 직접 활용이 고성능 로봇 제어를 가능하게 하며, 다양한 제어 기법에 통합된다. 본 절에서는 동역학 모델의 모델 기반 제어 응용을 학술적으로 다룬다.

1. 모델 기반 제어의 개념

1.1 모델 활용

동역학 모델을 제어에 직접 활용한다.

1.2 모델 독립과의 대비

PID 등 모델 독립 제어와 대비된다.

1.3 학술적 표준

고급 로봇 제어의 학술적 표준이다.

2. 컴퓨터 토크 제어

2.1 개념

역동역학으로 필요 토크를 계산한다.

2.2 제어 법칙

\vec{\tau} = \hat{\mathbf{M}} \ddot{\vec{q}}_d + \hat{\mathbf{C}} \dot{\vec{q}} + \hat{\vec{G}} + \hat{\mathbf{M}}(\mathbf{K}_P \vec{e} + \mathbf{K}_D \dot{\vec{e}})

39.27.2.3 학술적 표준

모델 기반 제어의 학술적 표준이다.

39.27.3 피드백 선형화

39.27.3.1 비선형 제거

모델로 비선형성을 제거한다.

39.27.3.2 선형 시스템

결과적으로 선형 시스템이 된다.

39.27.3.3 선형 제어 적용

선형 제어 이론 적용이 가능하다.

39.27.4 적응 제어

39.27.4.1 파라미터 불확실성

파라미터의 불확실성에 대응한다.

39.27.4.2 온라인 추정

파라미터를 온라인으로 추정한다.

39.27.4.3 Slotine-Li

Slotine-Li 접근이 대표적이다.

39.27.5 강인 제어

39.27.5.1 불확실성 허용

모델 불확실성을 허용하는 제어이다.

39.27.5.2 슬라이딩 모드

슬라이딩 모드 제어가 활용된다.

39.27.5.3 안정성 보장

최악 경우 안정성을 보장한다.

39.27.6 임피던스 제어

39.27.6.1 동적 관계

원하는 동적 관계를 형성한다.

39.27.6.2 모델 활용

동역학 모델을 활용한다.

39.27.6.3 환경 상호 작용

환경 상호 작용에 적합하다.

39.27.7 최적 제어

39.27.7.1 동역학 기반

동역학 모델이 최적화 기반이다.

39.27.7.2 LQR

LQR 등의 최적 제어이다.

39.27.7.3 MPC

모델 예측 제어(MPC)에 활용된다.

39.27.8 궤적 최적화

39.27.8.1 실현 가능성

동역학 제약 하의 궤적이다.

39.27.8.2 에너지 최적

에너지 최적 궤적이다.

39.27.8.3 시간 최적

시간 최적 궤적이다.

39.27.9 예측 제어

39.27.9.1 미래 예측

동역학 모델로 미래를 예측한다.

39.27.9.2 최적화

예측 기반 최적화이다.

39.27.9.3 실시간 계산

실시간 최적화가 도전이다.

39.27.10 학술적 활용

본 절에서 다룬 동역학 모델의 모델 기반 제어 응용은 고성능 로봇 제어의 학술적·실무적 핵심이다. 정확한 모델과 적절한 활용이 현대 로봇 시스템의 우수한 성능의 기반이 된다.

출처

  • Spong, M. W., Hutchinson, S., and Vidyasagar, M., Robot Modeling and Control, 2nd edition, Wiley, 2020.
  • Slotine, J.-J. E. and Li, W., “On the adaptive control of robot manipulators”, International Journal of Robotics Research, Vol. 6, No. 3, pp. 49–59, 1987.
  • Hogan, N., “Impedance control: An approach to manipulation: Parts I-III”, Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Vol. 107, No. 1, pp. 1–24, 1985.
  • Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., and Oriolo, G., Robotics: Modelling, Planning and Control, Springer, 2009.
  • Khalil, H. K., Nonlinear Systems, 3rd edition, Prentice Hall, 2002.

버전

  • 문서 버전: 1.0
  • 작성일: 2026-04-18